极飞科技机器人算法工程师（轨迹规划）(J11412)
任职要求
1. 硕士及以上学历，熟悉 linux 和 C++编程； 2. 熟悉常用的路径搜索算法，如 A*、Hybrid A*、RRT*、Informed-RRT*等； 3. 熟悉B样条曲线等…
工作职责
1. 负责机器人（无人机/无人车）轨迹规划算法开发； 2. 负责机器人（无人机/无人车）自主决策与行为逻辑的研发； 3. 进行前沿算法的研究与实现； 4. 解决算法开发与测试过程中的问题； 5. 完成上级安排的其他工作任务。
1、负责挖掘机多自由度机械臂的运动学、动力学建模，设计并实现运动控制算法（轨迹规划、逆运动学求解、力/位混合控制等）； 2、负责液压运动控制系统的轨迹控制器开发、调优、嵌入式移植及产品化落地，解决液压系统固有的响应延迟、非线性、死区特性等控制难题； 3、研究并应用机器学习/深度学习方法融合到传统控制框架中，构建数据驱动或模型混合的智能控制策略，重点攻克以下课题： （1）液压系统时变延迟的在线辨识与自适应补偿； （2）控制特性随油温、负载、磨损等工况变化的鲁棒适应问题（如基于学习的参数自整定、域自适应）； （3）利用强化学习（RL）/ 模仿学习等方法优化挖掘机复杂作业场景下的运动控制策略； （4）搭建仿真-实机闭环验证流程（Sim-to-Real），推动基于学习的运动控制模型从离线训练到实车部署的全链路落地；
1、负责挖掘机多自由度机械臂的运动学、动力学建模，设计并实现运动控制算法（轨迹规划、逆运动学求解、力/位混合控制等）； 2、负责液压运动控制系统的轨迹控制器开发、调优、嵌入式移植及产品化落地，解决液压系统固有的响应延迟、非线性、死区特性等控制难题； 3、研究并应用机器学习/深度学习方法融合到传统控制框架中，构建数据驱动或模型混合的智能控制策略，重点攻克以下课题： 4、液压系统时变延迟的在线辨识与自适应补偿； 5、控制特性随油温、负载、磨损等工况变化的鲁棒适应问题（如基于学习的参数自整定、域自适应）； 6、利用强化学习（RL）/ 模仿学习等方法优化挖掘机复杂作业场景下的运动控制策略； 7、搭建仿真-实机闭环验证流程（Sim-to-Real），推动基于学习的运动控制模型从离线训练到实车部署的全链路落地；
1、负责机器人控制器运动控制系统部分算法和业务的开发和协同； 2、负责定位导航、传感器处理、数据融合、控制器设计等，使得相关产品达到精准、稳定、鲁棒、安全的运动控制性能和用户体验； 3、编写相关文档、测试用例、协作其他部门完成相关工作； 4、完成上级安排的其他工作任务。
1、负责机器人规划与控制算法开发； 2、负责建图算法的开发； 3、进行前沿算法的研究与实现； 4、解决算法开发与测试过程中的问题； 5、完成上级安排的其他工作任务。